摘要：在当今信息化的时代里，数据的科学性和有效性都得到了充分的认识。在金融学研究中，要求对数据进行综合精密的应用。而大数据思维作为一种创新性的思维模式，对于推动金融学的进步与发展起着重要的作用。如何有效的在金融学研究中充分应用大数据思维是值得认真思考的问题。

关键词：大数据；金融学；研究应用

中图分类号：TP311.13；F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）022-000-01

当前，大数据思维已经体现出了一些数学思维的特点和优点。金融学的研究与数据的分析密不可分，如果能够在研究中应用大数据思维方式进行思考，则能够提高金融学的研究水平。本文结合实际，对金融学研究中大数据思维的应用现状进行了分析，并提出了相应的改进措施。

一、大数据思维的概况

所谓大数据，人们常常将其认为是一种数据的类型，一个“大”字体现出了其数据容量大、处理速度快的两大优点。与此同时，大数据还具有收集信息能力强、分析数据能力强以及数据多样化的优点。在计算机技术如此发达的今天，大数据的应用已经成为一种趋势。有了大数据作为基础，则能够收集更多真实有效的数据作为决策的依据，而大量数据体现出来的共同点也往往能够作为提供信息的关键。因此，数据给出有效的信息，而信息则成为决策的重要依据。这与现代企业发展注重科学性、合理性的精神是紧密契合的。而大数据思维则成为大数据时代下的一种智慧产物，它强调本着合理尊重事实、充分挖掘数据、科学分析结果的精神来对问题进行思考。只有切合实际，从数据本身出发，充分运用数据的优势才能得出更为真实有效的分析结果[1]。

将大数据思维应用到金融学的研究中有很大的必要性。一是金融学本身的特点就包含着大量的数据分析与应用。随着现代商业的蓬勃发展，数据的容量和复杂性都已经上升到了一个新的高度。为了提高处理数据的准确性和效率，应用大数据思维是必然的选择。二是基于大数据思维本身的众多优点。大数据思维模式是对传统金融学研究思路的一种突破和创新，能够不断扩展金融学研究的范围。事实上，在这个信息化的时代，拥有大量的真实数据本身就已经是一种优势。如果金融企业能够运用大数据思维，则能够在激烈的市场竞争中赢得优势地位。当前大数据已经在金融业得到了广泛的运用，例如证券、贷款等业务。大数据能够帮助银行更好的分析市场、减少风险、为客户提供更有针对性的专业服务。

二、大数据思维在金融学中的应用

（一）应用现状

尽管大数据思维已经成为了一种比较先进的研究方法，也已经在金融学研究中得到了一定的应用。但是总体的应用现状还存在一些问题。专业人才的缺乏、管理技术的落后、思维模式转化不足等缺陷严重影响着其实际的应用。具体来说，大数据思维的应用中有如下问题：

1.数据量过大。在大数据的背景下，海量的数据给信息的提取带来了足够可靠的基础，但同时也对提取有效信息的能力提出了更高的要求。工作人员不仅应该具备对数据的敏锐观察力，还应该熟练掌握计算机技术来整理、综合、提取、分析收集起来的数据。也就是说，大数据思维既强调对先进技术的应用能力，同时也强调人工的综合能力。只有将两者有机结合起来，才能够使大数据思维得到运用。而当前一些人过于依赖计算机对数据的处理，而放弃了对自身能力的提升[2]。

2.缺乏对数据的有效分析。大数据思维固然强调大量真实有效的数据作为分析问题的基础，但是数据本身只能说明部分问题，并不能完全体现出问题的实质。但是有的人却过多的停留在数据的表层结论上，而没有深入研究数据背后隐藏的信息。因此很容易造成决策的失误。

3.缺乏有效的管理。大数据思维下的管理不仅包含了对数据本身的管理，同时也包括了对专业人才和技术的管理。大数据可以说是一个新兴的学科，目前还处在发展的阶段。不仅在培养数据管理人才方面存在不足，在大数据管理技术方面也还比较初级。

（二）改进措施

针对以上不足，金融学的研究应该重新审视大数据思维的应用方法，以获得更加理想的应用效果。具体来说，可以采取以下措施进行改进：

1.加强数据平台建设。对于大数据思维模式来说，关键在于数据的容量和质量。因此金融业必须加强数据平台的建设与完善。为了获取更多有效的数据，平台应该不断扩展获取数据的渠道，增强数据的多样性。例如，金融行业过去的数据来源主要是银行等机构，而现在随着网络技术的发达，手机客户端、网站等平台也可以提供丰富的数据。在数据的收集方面，应该尽可能以整体结合具体的方法获取更多的数据，体现出数据的“大”。只有当数据量达到一定级别的时候，大数据才能体现出其优势，得到的信息才能是准确的。在数据的储存方面，要保证数据的安全，进行科学的归档贮存，才能够在提取数据的时候更加方便快捷[3]。

2.加强数据技术管理。使用大数据思维的最终目的在于为金融业的研究与发展服务，因此在数据的技术管理方面，必须着重强调。

首先，就技术的开发与应用来说，大数据的使用与管理应该与互联网技术紧密结合，不断进行创新和技术的提高。技术的升级是提高数据分析能力的必要步骤。因此，学习和借鉴国内外优秀的经验也是必要的。为了能够充分发挥大数据技术的优势，还要着重培养一批专业的数据管理人才。针对具体工作岗位的实际需要，对人才进行专业性的集中培养，使他们掌握大数据的基本应用技术和管理技术。

其次，大数据的应用应该结合金融业的实际需求。也就是说，理论研究应该以实践为目的。一方面，金融业应该运用大数据提高自身的抗风险能力。大量的数据能够得出比较可靠的结果，从而为决策提供充足的参考，则决策出错的风险就会降低。例如，在信贷业务中，大数据可以帮助评估企业的总体情况，以便银行决定是否借贷。另一方面，金融企业可以借助大数据的力量来分析企业自身的问题，以求及时发现错误、解决问题。

参考文献：

[1]蔡庆丰，郭春松，陈诣之.大数据思维在金融学研究中的运用[J].经济学动态，2015，03：104-114.

[2]王燕.试论金融学研究中大数据思维的运用[J].现代营销（下旬刊），2016，02：82-83.

[3]陶甄.探析金融学研究中大数据思维的运用[J].时代金融，2016，15：206.

作者简介：李佩金（1986-），女，汉族，河北石家庄人，河北经贸大学，研究生，研究方向：金融学。